TARL: Modeling Topology Adaptations for Networking Applications
TARL: Modeling Topology Adaptations for Networking Applications
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TARL：网络应用的拓扑适应建模
DOI：
10.1145/2897053.2897061
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
M. Mühlhäuser
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Michael Stein;Alexander Frömmgen;R. Kluge;F. Löffler;Andy Schürr;A. Buchmann;M. Mühlhäuser
许多网络应用程序实现拓扑自适应以科普网络动态。相关的工作集中在具体的应用，缺乏一个通用的模型的拓扑自适应。在本文中，我们分析了14个拓扑结构的调整，从两个不同的应用领域。基于导出的特征，我们提出了一个通用的拓扑自适应模型。我们提出了拓扑自适应规则语言（TARL）来指定拓扑自适应逻辑遵循这个模型。我们讨论了两个应用领域的TARL规则的执行，以及我们的模型如何使推理和优化的拓扑结构的适应。为了评估，我们开发了一个TARL运行时环境作为一个可重用的拓扑结构自适应框架。TARL简化了拓扑自适应的开发，并能够表达13个分析的算法。
Many networking applications implement topology adaptations to cope with network dynamics. Related work focuses on the specific application, lacking a general model for topology adaptations. In this paper, we analyze 14 topology adaptations from two different application domains. Based on the derived characteristics, we propose a general topology adaptation model. We present the Topology Adaptation Rule Language (TARL) to specify topology adaptation logic following this model. We discuss the execution of TARL rules for two application domains as well as how our model enables reasoning and optimizations on topology adaptations. For the evaluation, we developed a TARL runtime environment as a reusable topology adaptation framework. TARL simplifies the development of topology adaptations and is able to express 13 of the analyzed algorithms.
DOI：
10.1109/lcn.2013.6761261
发表时间：
2013
期刊：
38th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks
影响因子：
--
作者：
Rehner;Buchmann
通讯作者：
Buchmann
Fossa：学习自适应分布式系统的 ECA 规则
DOI：
10.1109/icac.2015.37
发表时间：
2015
期刊：
2015 IEEE International Conference on Autonomic Computing
影响因子：
--
作者：
Frömmgen;Rehner;Buchmann
通讯作者：
Buchmann